【摘 要】
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睡眠呼吸暂停综合征（Sleep Apnea Syndrome,SAS）是一种常见的睡眠障碍性疾病,它对人们的睡眠质量以及日常生活造成不良的影响。多导睡眠图是诊断睡眠呼吸暂停综合征的一个金标准,该方法实施过程复杂,导联数多,实施过程中容易影响患者睡眠质量。有文献表明心电信号中的特征参数可以表征SAS,现有的很多方法是基于单通道的心电信号来进行SAS检测,但是这些方法的准确率不高。许多专家对睡眠过程中
【基金项目】
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OSAHS 远程诊断及监测系统平台开发项目
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睡眠呼吸暂停综合征（Sleep Apnea Syndrome,SAS）是一种常见的睡眠障碍性疾病,它对人们的睡眠质量以及日常生活造成不良的影响。多导睡眠图是诊断睡眠呼吸暂停综合征的一个金标准,该方法实施过程复杂,导联数多,实施过程中容易影响患者睡眠质量。有文献表明心电信号中的特征参数可以表征SAS,现有的很多方法是基于单通道的心电信号来进行SAS检测,但是这些方法的准确率不高。许多专家对睡眠过程中氧饱和度的变化情况与SAS的关系进行了研究,结果表明血氧饱和度与SAS具有较高的相关性。所以本论文使用心电信号和血氧饱和度特征融合的方法来检测睡眠呼吸暂停综合征,设计并开发睡眠呼吸暂停综合征监测系统,提高检测结果的准确率。论文主要内容如下:（1）心电信号和血氧饱和度信号预处理。本文首先对心电信号和血氧饱和度信号进行片段划分,每个片段为5分钟;采用中值滤波去除心电信号中的基线漂移;采用50Hz FIR陷波器去除心电信号中的工频干扰;设计了巴特沃斯滤波器去除心电信号中的高频噪声;采用移动平均滤波去除血氧饱和度信号中的异常值。（2）研究基于多模态生理信号特征融合的SAS表征方法。本文采用Pan-Tompkins算法检测心电信号中R峰的位置,计算出心电信号RR间期和心率变异性,在此基础上提取出能够表征SAS的特征参数;在去除血氧饱和度中的异常值数据后,提取其特征参数,并与心电信号的特征参数进行特征融合,用以表征SAS。（3）研究基于改进的LeNet-5卷积神经网络的睡眠呼吸暂停综合征检测算法模型。相对于原有的LeNet-5卷积神经网络,本模型使用一维卷积运算代替二维卷积运算进行特征提取,并在网络中加入脱落层防止出现过拟合现象,降低了模型的复杂度,提高SAS的检测效果。该模型以融合心电信号和血氧饱和度的信号特征作为输入,在Apnea数据库上检测SAS得到的准确率为86.0%,比单通道心电信号作为模型的输入准确率提高了3.4%;在UCDDB数据库上得到的检测准确率为79.0%,比单通道心电信号作为模型的输入准确率提高了0.3%。结果显示,采用多模态特征融合的方法来检测SAS更具优势。（4）设计并实现睡眠呼吸暂停综合征监测系统。本系统可连续采集患者夜间睡眠的心电信号和血氧饱和度,具有波形显示和历史回顾的功能;该系统将睡眠呼吸暂停综合征检测算法落实在实际应用中,可在医院或家庭环境中进行自动睡眠呼吸暂停检测,具有一定的实用性。
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